Quantitating active photosystem II reaction center content from fluorescence induction transients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Photosystem II (PSII) is a pigment‐protein complex that photochemically extracts electrons from water, generating the reductant that supports biological productivity in all biomes. Estimating the content of active PSII reaction centers in a liquid sample is a key input for estimating aquatic photosynthesis rates, as well as for analyzing phytoplankton stress responses. Established procedures for PSII content quantification based on oxygen evolution are slow, imprecise and require dense cell suspensions, and are thus inapplicable to many laboratory or field studies. A new approach uses baseline chlorophyll fluorescence emission divided by the effective absorbance cross section for PSII photochemistry, with both variables derivable from single turnover fluorescence induction protocols. This approach has not been widely tested and is potentially subject to variation in samples suffering progressive photoinactivation or induction of non‐photochemical quenching under variable light. We evaluated the validity of this approach for a marine picocyanobacteria, low and high light Prochlorococcus ecotypes, arctic and temperate prasinophyte green alga and two centric diatoms, generating 209 paired determinations from a range of growth and treatment conditions. We successfully calibrated the fluorescence derived estimator for PSII reaction center content, and demonstrate a modification that corrects for the short term influence of photoinactivation. The modified parameter shows little response to induction of non‐photochemical quenching. In doing so we show the potential and limitations of an estimator of active PSII reaction center content that is sufficiently robust to support rapid, time‐resolved autonomous measures of primary productivity from lakes and oceans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».